感染者数は国民最大の関心ごとの一つですから、当たればＡＩ凄いとなりますが、はずれればＡＩ大したことないとなるでしょう。
つまり、これの当たり具合、もしくは外れ具合次第では、日本国民のＡＩに対する信頼度が大きく左右される可能性もあると思います。

結構モデルの精度が悪いので、予測値だけを見て何か結論を出すのはやめたほうが良いと思いますし、この報道の仕方ももう少しモデルがどのように作られたかなどの詳細を含めるべきですね。

以下にモデルの詳細が記載されています。これを読めば、このモデルが、何で学習しているかがわかります。

COVID-19 感染予測 (日本版) の公開について
https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/google-and-harvard-improve-covid-19-forecasts

変曲点（ティッピング・ポイント）以前のデータを学習しているので、現時点では増加傾向にふれます。

それを超えれば、今度は減少傾向にふれると思います。

それがよくわかるのは、ダッシュボードで、「予測値」が「95％予測区間の下限」に張り付いていることです。

COVID-19 感染予測(日本版)
https://datastudio.google.com/u/0/reporting/8224d512-a76e-4d38-91c1-935ba119eb8f/page/ncZpB

「95％予測区間の上限」は、以前、西浦さんが最悪値を提示して物議を醸し出した時に相当する値です。

どんな優れたAIでも、他の技術でも、あくまで「過去のデータの学習で予測」するため、傾向が変わるまでは、それに追従も予測もできません。

興味深いのは、Googleがコミュニティモビリティのデータを使っていることで、これは「政府の施策と、その有効性」を判断できる指標のひとつになれる可能性があります。

悲観的にならず、楽観的にならず、数字の意味を正しく理解し、各個人ができる最大限の感染予防を実践することが、早期収拾への唯一の道だと思います。

※個人的な見解であり、所属する会社、組織とは全く関係ありません

機械学習は、今までのデータを元にしてトレーニングを行うことで、予測値を出すことになります。
「過去の延長線上に未来がある」というアプローチ。
それをいかにして裏切っていくかが、我々人類の課題になりますね。
ボケっとせずに自分の頭で考えて必要な行動をしていこうと、改めて思います。

Google先生が大幅増を予測したから大変だ！ではなく、Google先生の予測はどれくらい信用できるのかを合わせて検証して記事にすべき。これまでもGoogle先生予測は出てるのでしょうから、それがどれくらい当たっているか是非知りたいものです。というかGoogle自身がそれも合わせて自己評価したうえで予測を公表すべきだと思います。

日本のワクチン接種の広がり予測と、これに伴う感染収束を見通して欲しいです。

こういうデータではAIが力を発揮します。
しかし、ビックデータを使っての予想なので根拠はわかりません。
今は責任を取らなくてはいけない所だと使いにくいですね。
このようなデータを検証し続けると信頼できるようになるのでしょう。

毎日、結構変わっているので、多少後出しジャンケンのような気がしないでもないです。

外れて欲しい。